호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.
기후변화의 영향으로 개발밀도가 높은 도시지역은 호우로 인한 피해가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 극한 호우에 의해 발생되는 도시침수의 피해를 저감하기 위해 시설물 대책에만 의존하기 보다는 지자체가 수립하는 공간계획을 통해 토지이용, 건축물 등을 아우르는 종합적인 예방전략 마련이 강조되고 있다. 하지만 지자체 도시계획 담당자가 기후변화를 고려해 방재대책을 마련하는데는 국가 차원의 표준화된 방법론의 부재, 침수해석을 위한 전문적 지식이 요구되는 등의 한계가 있다. 본 연구에서는 지자체가 도시계획에 실효성 있는 방재대책을 마련하는데 직접적으로 활용할 수 있는 도시침수에 대한 상세 위험도 주제도를 개발하고자 한다. 이를 위해, 우선적으로 중장기적인 측면에서 기후변화의 영향과 도시지역의 유출 특성을 고려해 방재계획을 수립할 수 있는 강우 시나리오 기준으로 지속시간 1시간에 대한 재현빈도 30년과 100년을 제시하였다. 기후변화의 영향을 고려한 강우 시나리오 기준에 따라 도시지역 내 내수 외수의 침수발생 원인을 고려해 침수심 지도를 생성하고자 한다. 이를 위해 범용적으로 적용할 수 있는 침수해석 모형인 HEC-RAS와 SWMM을 선정하고, 공간적 제약이 없이 폭 넓게 적용할 수 있도록 모형의 구축 절차를 간소화한 방법을 제안하였다. 간소화된 침수해석 모형 결과를 토대로 강우 시나리오별 침수심 지도를 제작하고, 강우 시나리오와 침수심을 기준으로 위험정도에 따라 Red zone, Orange zone, Yellow zone, Green zone으로 영향권을 설정하였다. 실질적으로 각 영향권에 적합한 도시계획 차원에서의 방재대책 수립이 가능하도록 노출특성과 취약성 분석을 실시하였다. 노출특성은 영향권에 노출된 토지이용면적(m2)과 거주인구수(명)로 평가하고 취약성은 영향권 내 취약한 건축물 수(지하 또는 노후 건축물), 보호대상시설물 수로 평가하였다. 침수 발생이 예상되는 영향권별 노출특성과 취약성 분석 결과를 토대로 위험이 높은 지역(Red zone)은 공간규모를 축소해 상세 위험도 공간정보 주제도를 개발하였다. 또한 위험도가 높은 지역은 작은 공간 단위로 노출특성과 취약성을 분석해 상세 위험도 주제도를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 상세 위험도 공간정보는 지자체가 도시계획 수립단계에서 실질적인 방재대책을 강구하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 도시지역의 내수침수 특성을 고려한 내수침수위험도 산정방법을 제시하였다. 의사결정과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 정량적으로 반영하기 위하여 Fuzzy AHP 기법을 활용하였다. 내수침수 위험도의 평가기준으로는 물리적 지표, 사회적 지표, 그리고 내수침수 시나리오 결과 등 세 가지로 구성하였다. 각각의 평가기준은 3개의 세부평가항목을 가지고 있어 총 9가지의 평가항목을 바탕으로 내수침수 위험도 분석을 수행하였다. 또한, 행정구역 단위가 아닌 배수시스템의 노드(맨홀)를 기준으로 침수위험도를 분석하여 침수위험도가 높은 지점을 상세하게 표현할 수 있었다. 본 연구의 대상지역인 부산시 거제지구에 Fuzzy AHP 기법을 적용한 결과, 온천천 거제천 합류부 저지대의 침수위험도가 크게 나타났으며, 이는 과거 피해이력과 일치하는 것이다. Fuzzy AHP 기법을 적용한 본 연구결과는 내수침수 위험도 산정 및 고위험도 지역의 내수침수 저감계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
전 세계적으로 물과 관련된 자연재해 피해가 지속적으로 증가하고 있고 세계재난데이터베이스(EM-DAT)에서 집계한 물과 관련된 중요한 자연재해의 피해액은 지난 50년 동안 많은 투자에도 불구하고 여전히 피해액이 증가되고 있다. 특히, 우리나의 경우, 전 국토의 70% 이상이 산악지형으로 구성된 지형적 요인, 인구 및 사회기반시설이 집중되는 도시지역의 확대 현상, 빈번히 발생되는 이상강우와 강우강도의 증가 등으로 전국 곳곳에서 큰 침수피해가 반복적으로 발생하고 있다. 이러한 도시침수의 저감대책을 마련하기 위해 정부부처에서 도시계획적 및 방재차원에서 관련 정책을 제시하고 있지만 실무적 측면에서 실효성이 낮은 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지자체 담당자의 업무부담을 줄여주면서 기술지원이 가능한 도시침수 위험도 관리시스템을 구축하고자 한다. 이에 따라 재해에 대해 평상시 위험도 정보를 기초로 시설투자, 개발계획 조정 등 사전대책을 마련할 수 있는 도시침수의 위험정도에 따른 지역 분석과 중점관리 대상지 선정 기준이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 재해통계자료를 토대로 전국 226개 지자체에 대해, 최근 8년(2008~2014년) 간 발생된 호우 발생빈도와 피해액의 관계분석을 통하여 도시침수의 위험지역을 분류하였다. 국가재난정보센터의 재난통계기록의 호우발생횟수와 도시침수에 대한 피해정도를 고려하기 위해 건물과 공공시설에 대한 피해액을 분석항목으로 적용하였다. 이에 대한 도시지역의 침수발생에 대한 중점관리대상지 선정을 위하여 각 행정구역의 면적계수를 적용한 뒤 분위분석을 실시하였다. 호우 발생빈도와 피해액에 따라 위험도가 75% 이상으로 도시의 침수피해가 가장 높은 지역, 50% 이상이며 75% 미만인 지역, 25% 이상이며 50% 미만인 지역, 25% 미만으로 위험도가 가장 낮은 지역으로 도시침수 위험지역을 상세 분류하고 도시침수에 의한 중점관리가 필요한 대상지 35개 지역을 선정하였다. 본 연구의 결과는 지역의 도시계획 및 방재 측면에서 도시침수와 관련된 저감대책을 고려 시 기초자료로 활용 가능하고, 지자체별 지원 규모 설정 시 적정 기준제시가 가능할 것이다.
국내에서는 예측 불가능한 재난으로 인한 침수 피해 발생사례가 증가하였다. 따라서 침수 피해 예측이 더욱 중요해지고 있는 실정이다. 기존에는 주로 수치모형을 통한 침수예측을 하였고, 정보통신기술도 발달해왔지만 아직까지 수치모의에 많은 시간이 소요되기 때문에 침수 피해의 실시간 예측이 힘든 상황이다. 이에 국립재난안전연구원(2017)에서 침수예측을 위한 보간 모델인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발하였다. 이는 보간을 이용한 모델이기 때문에 그동안 사용해왔던 물리 모형보다 간단하다. 그러나 정확한 값이 아닌 보간을 이용한 모델이기 때문에 정확도를 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Mapping분야에서 사용하는 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 기법을 활용하여 지도의 정확도 검토를 수행하였다. CRITIC은 형상기준, 위치기준, 면적기준을 이용하여 형상유사도를 산정하는 방법이며, 이 기법을 활용하여 국가가 제공한 침수예상도(국립해양조사원, 2010)와 SIND모델 결과 지도를 비교하였다. 형상기준은 지도의 형상을 나타내는 형상지수를 비교하고, 위치기준은 지도의 무게중심의 일치정도, 면적기준은 형상 면적을 비교하는 것이다. 지도는 총 300여개의 매칭 객체 쌍을 가지고 수행하였고, 위험도 등급은 Grade 1부터 Grade 5 까지 분류하여 나타내었다. 연구 대상지역은 ${{\bigcirc}{\bigcirc}}$시이다. 그 결과, 형상유사도는 약 200여개의 매체쌍이 0.80 이상의 값을 나타냈고, 나머지 매체 쌍은 0.75이하의 값을 나타내었다. 위험도 등급이 낮을수록 형상유사도 값은 크게 나타나고, 위험도 등급이 높을수록 형상유사도 값이 작게 나타나는 경향을 보였다. 이는 위험도 등급이 높은 곳의 경우, 해안선의 복잡한 지형형태 때문으로 판단된다. Mapping 분야에서 형상유사도 적합성 기준이 0.75이므로 결과는 60%이상이 정확하다고 판단할 수 있다. 따라서 본 연구에서 검토를 수행했던 간단한 방정식을 이용한 SIND 모델은 정확하다고 판단할 수 있다. 다만, 복잡한 지형과 현재 고려되고 있는 영향인자 외에 다양한 구조물 등을 고려한다면 형상유사도가 향상될 것이라 기대된다.
최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 도시 소유역간 상대적 침수위험도 산정을 위하여 엔트로피(Entropy) 기법 및 다기준의사결정 방법의 하나인 프로메티(Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations, PROMETHEE)를 적용하였다. 이에 따라 도시유역 침수위험도 산정과 관련된 항목 6개를 선정하여 평가기준으로 적용하였으며, 실제 도시유역에 적용 및 해당 유역의 과거 집중호우에 따른 침수이력과 비교하였다.
본 연구는 도시침수 위험기준이 산정되지 않은 지역의 예·경보 기준을 예측하기 위해 유역특성 자료와 피해이력 기반으로 산정된 한계강우량을 활용하여 도시침수 위험기준을 추정하는 모델을 검토하였다. 위험기준 추정모델은 머신러닝 알고리즘의 하나인 Support Vector Machine을 이용하여 설계하였으며, 학습자료는 지역별 한계강우량과 유역특성으로 구성하였다. 학습자료는 정규화 한 후 SVM 알고리즘에 적용하였으며, SVM에 적용시 Leave-One-Out과 K-fold 교차검증 알고리즘을 이용하여 절대평균오차와 표준편차를 계산한 후 모델의 성능을 평가하였다. Leave-One-Out의 경우 표준편차가 작은 모델이 최적모델로 선정되었으며, K-fold의 경우 fold의 개수가 적은 모델이 선정되었다. 선정된 모델의 지속시간별 평균 정확도는 80% 이상으로 나타나 침수 위험기준 추정을 위해 SVM을 활용가능 할 것으로 판단된다.
최근 짧은 시간 내에 많은 양의 비가 내리는 게릴라성 집중호우가 도시하천유역의 침수피해사례를 증가시키고 있다. 이러한 집중호우로 인한 도시하천의 침수피해를 방지하기 위해 하천의 1차적인 홍수방지책인 제방의 안전성 검토를 통해 외수침수에 대한 위험성을 점검하며 제내지의 우수관로의 월류로 인한 내수침수에 대한 홍수방지대책확립을 위한 연구들이 진행 중에 있다. 본 연구에서는 한강의 제1지류인 홍제천 수계 중 하나인 불광천을 대상으로 제방취약성 분석 및 홍수규모별로 내수침수위험지역을 산정하여 치수 안전성을 검토하였다. 불광천은 마포구, 서대문구 및 은평구 3개의 행정구역에 포함되는 도시하천으로 하수관로, 우수관로, 하천횡단교량, 보 등의 수공구조물이 설치되어 있다. 불광천의 계획빈도인 50년 빈도와 극한홍수사상을 고려하기 위한 100년 빈도, 200년 빈도에 대한 확률 홍수량과 홍수위를 산정하여 구간별로 월류 위험도 분석에 적용하였다. 확률홍수량 산정은 SWMM모델을 이용하였고 확률홍수위 산정은 HEC-RAS모델을 활용하였다. 또한 SWMM모델을 이용하여 불광천 중류부인 응암지구를 대상으로 홍수규모별로 우수관로에서 월류되는 유역 모의를 수행하였다. 그 결과 제방 안전도 평가기준에 따라 제방위험구간을 선정하고 침수위험지역을 결정하였다. 이를 통해 빠른 홍수예 경보를 통한 홍수 피해 경감방안을 모색하고 불광천의 홍수방재체계 수립에 활용하고자 한다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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